BAB II LANDASAN TEORI
|
|
- Benny Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Konsep dasar sistem terdiri dari beberapa landasan teori yang menjelaskan tentang defenisi sistem dan pendekatan dalam pendefenisian Defenisi Sistem Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul, bersama-sama melakukan suatu kegiatan atau menyelesaikan suatu sasaran tertentu ( Daihani, 2001). Sistem juga merupakan kumpulan dari elemen-elemen yang memiliki sifat-sifat tertentu yang saling berinteraksi, terkait dan bekerja sama untuk memproses masukan (input) yang ditujukan kepada sistem tersebut dan mengolah masukan tersebut sampai menghasilkan keluaran (output) yang di inginkan Pendekatan dalam pendefenisian Terdapat dua pendekatan dalam mendefenisikan sistem (Jogiyanto, 2001): 1. Pendekatan sistem pada prosedural Mendefenisikan sistem sebagai suatu jaringan kerja dari prosedurposedur yang saling berhubungan, bekumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran tertentu. 2. Pendekatan sistem yang menekankan pada elemen atau komponen Mendefenisikan sistem sebagai suatu kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Sistem terdiri dari (Subakti, 2002): 1. Input adalah semua elemen yang masuk ke sistem. 2. Proses adalah proses transformasi elemen- elemen dari input menjadi output. 3. Output adalah produk jadi atau hasil dari suatu proses di sistem.
2 2.2 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan terdiri dari beberapa landasan teori yang menjelaskan tentang defenisi sistem pendukung keputusan, ciri-ciri pendukung keputusan, karakteristik pendukung keputusan, proses pengambilan keputusan dan komponen sistem pendukung keputusan Defenisi Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sytem. Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak testruktur. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. Sistem pendukung keputusan ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma Karakteristik pendukung Keputusan Beberapa karakteristik sistem pendukung keputusan adalah (Turban, 2005) : 1. Sistem pendukung keputusan dapat membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah terutama pada situasi semi testruktur dengan menyertakan penialaian manusia dan informasi terkomputerisasi. 2. Memberi dukungan untuk semua level manajerial. 3. Sistem pendukung keputusan meningkatkan kefektifan pengambilan keputusan. 4. Sistem pendukung keputusan memberi dukungan untuk individu dan kelompok. II-2
3 5. Dapat diadaptasi dan fleksibel. Karena pengguna dapat menambahkan, menghapus, mengubah atau menyusun kembali elemen-elemen dasar, dan dapat dimodifikasi untuk memecahkan masalah lain yang sejenis Proses Pengambilan Keputusan Menurut Subakti (2002), ada empat tahapan yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan, yaitu : 1. Pemahaman (Intelligence) Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan di uji dalam rangka mengidentifikasikan masalah. 2. Perancangan (Design) Tahap ini merupakan proses menemukan, menembangkan dan menganalisa alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini merupakan proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menuju kelayakan solusi. 3. Pemilihan (Choice) Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses poengambilan keputusan. 4. Impelementasi ( Implementation Phase ) Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancangan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan Komponen Sistem Pendukung Keputusan Menurut Turban, E (1995), SPK terdiri atas 3(tiga) komponen utama atau sub sistem, yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen model dan subsistem dialog seperti gambar 2.1 dibawah ini : II-3
4 Gambar 2.1 Komponen-komponen SPK (Sprague, 1982) Subsistem Manajemen Data Merupakan komponen SPK sebagai penyedia data bagi sistem, yang mana data disimpan dalam Data Base Manajement System (DBMS), sehingga dapat diambil dan diekstraksi dengan cepat. Subsistem manajeman data dibangun dari elemen-elemen antara lain basis data SPK, DBMS ( Database Management System), direktori data dan fasilitas query. Basis data adalah kumpulan dari data yang saling terhubung dan dikelola sedemikian rupa sesuai kebutuhan dan struktur dari sebuah organisasi yang bisa digunakan oleh lebih dari satu orang dan lebih dari satu aplikasi. Data dari basis data sebuah SPK didapatkan dari sumber data internal dan sumber data eksternal. Data ini mungkin dimasukkan ketika SPK dipakai atau sebelumnya disimpan di dalam basis data SPK. Contoh dari data jenis ini antara lain data marketing, data sensus, data ekonomi nasional, dan lain-lain. DBMS menyediakan fasilitas untuk proses-proses antara lain yaitu membuat database, mengakses database dan mengupdate database. DBMS juga mempunyai kemampuan tambahan seperti menghubungkan data dari sumber yang berbeda, melakukan proses query dan report dari data yang ada, menyediakan II-4
5 metode pengamanan data, melakukan proses manipulasi data yang kompleks, dan mengelola data lewat sebuah kamus data (data dictionary) Subsistem Manajemen Model Keunikan dari sistem ini adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan data dengan model model keputusan. Salah satu persoalan yang berkaitan dengan model adalah bahwa penyusunan model sering kali terikat pada struktur model yang mengasumsikan adanya masukan yang benar dan cara keluaran yang tepat. Sementara itu, model cenderung tidak mencangkupi karena adanya kesulitan dalam mengembangkan model yang terintegrasi untuk menangani sekumpulan keputusan yang saling bergantung. Cara untuk menangani persoalan ini dengan menggunakan berbagai model yang terpisah dimana setiap model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah yangs sedang dihadapi. Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model meliputi : 1. kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah. 2. Kemampuan untuk mangakses dan mengintegrasikan model-model keputusan. 3. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dan manajemen basis data (seperti untuk menyimpan, membuat dialog, menghubungkan dan mengakses model) Subsistem Dialog Melalui sistem dialog ini, sistem dapat diartikulasikan dan diimplementasikan, sehingga pengguna atau pemakai dapat berkomunikasi dengan sistem yang dirancang dalam bentuk menu, form masukan, jendela peringatan dan grafik. 2.3 Analytic hierarchy process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan awal tahun 1970-an oleh Dr. Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg. AHP pada dasarnya didesain untuk menangkap secara rasional persepsi II-5
6 orang yang berhubungan sangat erat dengan permasalahan tertentu melalui prosedur yang didesain untuk sampai pada suatu skala preferensi di antara berbagai set alternatif. Analisis ini ditujukan untuk membuat suatu model permasalahan yang tidak mempunyai struktur, biasanya ditetapkan untuk memecahkan masalah yang terukur (kuan titatif), masalah yang memerlukan pendapat (judgement) maupun pada situasi yang kompleks atau tidak terkerangka, pada situasi dimana data statistik sangat minim atau tidak ada sama sekali dan hanya bersifat kualitatif yang didasari oleh persepsi, pengalaman ataupun intuisi. Beberapa teknik pengambilan keputusan/ optimasi multivariate yang digunakan dalam analisis kebijaksanaan. Pada hakekatnya AHP merupakan suatu model pengambil keputusan yang komprehensif dengan memperhitungkan halhal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Dalam model pengambilan keputusan dengan AHP pada dasarnya berusaha menutupi semua kekurangan dari modelmodel sebelumnya. AHP juga memungkinkan ke struktur suatu sistem dan lingkungan kedalam komponen saling berinteraksi dan kemudian menyatukan mereka dengan mengukur dan mengatur dampak dari komponen kesalahan sistem (Saaty,2001). Gambar 2.2 Struktur Hierarki AHP. Selanjutnya Saaty (2001) menyatakan bahwa proses hirarki analitik (AHP) menyediakan kerangka yang memungkinkan untuk membuat suatu keputusan efektif atas isu kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pendukung keputusan. Pada dasarnya AHP adalah suatu metode dalam merinci suatu situasi yang kompleks, yang terstruktur kedalam suatu komponen- II-6
7 komponennya. Artinya dengan menggunakan pendekatan AHP kita dapat memecahkan suatu masalah dalam pengambilan keputusan. Kelebihan AHP dibandingkan dengan yang lain nya : 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subsub kriteria yang paling dalam. 2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsisten berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan. 3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan. Keuntungan yang diperoleh bila seseorang memecahkan masalah dan mengambil keputusan dengan menggunakan AHP antara lain (Saaty,1993): 1. AHP memberi satu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk keanekaragam persoalan tak terstruktur. 2. AHP memadukan ancangan deduktif dan ancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan kompleks. 3. AHP dapat menangani saling ketengantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tak memaksakan pemikiran linear. 4. AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokkan unsur yang serupa dalam setiap tingkat. 5. AHP memberi suatu skala untuk mengukur hal-hal dan mewujudkan metode penetapan prioritas. 6. AHP melacak konsistensi logis dan pertimbangan-pertimbangan yang digunakan dalam menggunakan berbagai prioritas. 7. AHP menuntun ke suatu taksiran menyeluruh tentang kebaikan sistem alternatif. 8. AHP mempertimbangkan prioritas relatif dari berbagai faktor sistem dan memungkinkan organisasi memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuantujuan mereka. 9. AHP tidak memaksakan konsensus tetapi mensintesiskan suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian. II-7
8 10. AHP memungkinkan organisasi memperhalus definisi mereka pada suatu persoalan dan memperbaiki pertimbangan serta pengertian mereka melalui pengulangan Prinsip Kerja AHP Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, stratejik, dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hierarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting variabel tersebut secara relatif dibandingkan dengan variabel lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut. Menurut Saaty (1993), terdapat tiga prinsip dalam memecahkan persoalan dengan AHP, yaitu prinsip menyusun hirarki ( Decomposition), prinsip menentukan prioritas ( Comparative Judgement), dan prinsip konsistensi logis (Logical Consistency). Terdapat 4 aksioma-aksioma yang terkandung dalam model AHP : (Saaty, 2001) 1. Reciprocal Comparison artinya pengambilan keputusan harus dapat memuat perbandingan dan menyatakan preferensinya. Prefesensi tersebut harus memenuhi syarat resiprokal yaitu apabila A lebih disukai daripada B dengan skala x, maka B lebih disukai daripada A dengan skala 1/x 2. Homogenity artinya preferensi seseorang harus dapat dinyatakan dalam skala terbatas atau dengan kata lain elemen- elemennya dapat dibandingkan satu sama lainnya. Kalau aksioma ini tidak dipenuhi maka elemen- elemen yang dibandingkan tersebut tidak homogen dan harus dibentuk cluster (kelompok elemen) yang baru 3. Independence artinya preferensi dinyatakan dengan mengasumsikan bahwa kriteria tidak dipengaruhi oleh alternatif-alternatif yang ada melainkan oleh objektif keseluruhan. Ini menunjukkan bahwa pola ketergantungan dalam AHP adalah searah, maksudnya perbandingan antara elemen-elemen dalam II-8
9 satu tingkat dipengaruhi atau tergantung oleh elemen-elemen pada tingkat diatasnya 4. Expectation artinya untuk tujuan pengambil keputusan. Struktur hirarki diasumsikan lengkap. Apabila asumsi ini tidak dipenuhi maka pengambil keputusan tidak memakai seluruh kriteria atau objectif yang tersedia atau diperlukan sehingga keputusan yang diambil dianggap tidak lengkap Langkah-langkah Metode AHP 1. Menentukan jenis kriteria yang akan menjadi persyaratan 2. Menyusun kriteria tersebut kedalam bentuk matriks berpasangan dengan acuan skala penilaian AHP. Tabel 2.1 Skala Penilaian AHP (Saaty, 1980) Intensitas Kepentingannya Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen menyumbangnya sama besar pada sifat itu 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong datu elemen atas yang lainnya 5 Elemen yang satu esensial atau sangat penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat satu elemen atas elemen yang lainnya 7 9 Satu elemen jelas lebih penting dari elemen yang lainnya Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen yang lainnya Satu elemen dengan kuat disokong dan dominannya telah terlihat dalam praktek Bukti yang menyokong elemen yang satu atas yang lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan II-9
10 2, 4, 6, 8 Kebalikan Nilai- nilai tengah diantara dua pertimbangan yang berdekatan Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan suatu aktifitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan aktifitas i Bila kompromi dibutuhkan 3. Menjumlahkan matriks kolom 4. Menghitung nilai elemen kolom kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom 5. Menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlahkan matriks baris hasil dari langkah ke 4 dan hasilnya dibagi dengan jumlah kriteria (2.1) 6. Menghitung lamda max dengan rumus Aw maxw (2.2) 7. Menghitung CI dengan rumus CI maks n n 1 8. Menghitung CR dengan rumus CI RI (2.3) CR (2.4) Table 2.2 Nilai RI (Random Index) Ukuran Matriks Nilai RI 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 II-10
11 Ukuran Matriks Nilai RI 10 1, , , , , ,59 Sumber: Saaty, 1986 Jika CR < 0,1 maka nilai matriks perbandingan berpasangan pada matrik kriteria konsisten, jika CR 0,1 maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria tidak konsisten. Sehingga jika tidak konsisten, maka pengisian nilai-nilai pada matriks berpasangan pada unsur kriteria maupun alternatif harus diulang. 9. Menentukan alternatif-alternatif yang menjadi pilihan 10. Menyusun alternatif-alternatif yang telah ditentukan dalam bentuk matrik berpasangan untuk masing-masing kriteria. 11. Masing-masing matriks berpasangan antar alternatif dijumlahkan per kolomnya. 12. Menghitung nilai prioritas alternatif masing-masing matriks berpasangan antar alternatif dengan rumus masing-masing elemen kolom alternatif dengan jumlah matriks kolom. 13. Menghitung masing-masing nilai prioritas alternatif 14. Menyusun matriks baris antara alternatif versus kriteria yang isi nya nilai prioritas alternatif 15. Pada proses 14 dikalikan dengan nilai prioritas kriteria dan hasilnya berupa prioritas global sebagai nilai yang digunakan untuk pengambilan keputusan berdasarkan skor yang tertinggi. II-11
12 2.4 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang pada tahun Ide dasar dari metode ini adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan yang terjauh dari solusi ideal negatif. TOPSIS memperhatikan jarak ke solusi ideal positif maupun jarak ke solusi ideal negatif dengan mengambil hubungan kedekatan menuju solusi ideal. Dengan melakukan perbandingan pada keduanya, urutan pilihan dapat ditentukan. Berikut ini adalah matriks C yang memiliki m alternatif dengan n kriteria, dimana x ij adalah pengukuran pilihan dari alternatif ke-i dalam hubungannya dengan kriteria ke-j. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut: 1. Normalisasi matriks keputusan Setiap elemen pada matriks C dinormalisasi untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai r ij dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut: rij m Xij 2 xij i1 (2.5) 2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi Diberikan bobot W = (W 1, W 2,..., W n ), sehingga weighted normalised matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut: 3. Menentukan solusi ideal dan solusi ideal negatif Solusi ideal dinotasikan dengan A + dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A -. Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat dibawah ini: y ij = w i r ij (2.6) dengan i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n II-12
13 Dimana A A y y y 1 2 n (,,... ); (2.7) ( y, y,... y 1 2 _ n ); (2.8) y adalah j : - max y ij, jika j adalah atribut keuntungan - max y ij, jika j adalah atribut biaya y adalah j : - max y ij, jika j adalah atribut keuntungan - max y, jika j adalah atribut biaya ij Pembangunan A + dan A - adalah untuk mewakili alternatif yang most preferable ke solusi ideal dan yang least preferable secara berurutan. 4. Menghitung Separation Measure Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut: a. Rumus solusi ideal s n 2 ( y i y i ) j ; i = 1,2,...m (2.9) j1 b. Rumus solusi ideal negatif s n 2 ( ) ; i = 1,2,...m (2.10) j1 y ij y i 5. Menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal dengan: Kedekatan relatif dari alternatif A i dengan solusi ideal A + direpresentasikan C i* = S i * S i S i, dimana 0 < C i* < 1 dan i = 1, 2, 3,..., m (2.11) II-13
14 Dikatakan alternatif A i dekat dengan solusi ideal apabila C i* 1. Jadi C i* =1 jika A i = A + dan C i - =0 jika A i = A - mendekati 6. Mengurutkan pilihan Pilihan akan diurutkan berdasarkan pada nilai C i* sehingga alternatif yang memiliki jarak terpendek dengan solusi ideal adalah alternatif yang terbaik. 2.5 Hubungan AHP dan TOPSIS Pada dasarnya TOPSIS tidak memiliki model inputan yang spesifik dalam penyelesaian suatu kasus, TOPSIS menggunakan model inputan adaptasi dari metode lain (ex. AHP,UTA,ELECTRE,TAGUCHI dll) Dalam menyelesaikan suatu kasus multikriteria, AHP membandingkan tiap subkriteria menggunakan matriks perbandingan berpasangan untuk setiap alternatif kemudian hasilnya adalah sebuah matriks keputusan yang menunjukkan skor setiap alternatif pada semua subkriteria. Alternatif terbaik adalah alternatif dengan skor tertinggi setelah dikalikan dengan vektor bobot, Sedangkan pada metode TOPSIS, matriks keputusan yang dihasilkan dari metode AHP merupakan modal awal/inputan awal dalam perhitungan selanjutnya Langkah-langkah AHP dan TOPSIS Langkah- langkah dalam metode AHP-TOPSIS yaitu: 1. Menentukan jenis kriteria yang akan menjadi persyaratan 2. Menyusun kriteria tersebut kedalam bentuk matriks berpasangan dengan acuan skala penilaian AHP (lihat table 2.1) 3. Menjumlahkan matriks kolom 4. Menghitung nilai elemen kolom kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom. 5. Menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlahkan matriks baris hasil dari langkah ke 4 dan hasilnya dibagi dengan jumlah kriteria. 6. Menghitung lamda max (lihat rumus 2.2) II-14
15 7. Menghitung CI (lihat rumus2.3) 8. Menghitung CR (lihat rumus 2.4) Nilai RI dapat dilihat di table Menentukan alternatif-alternatif yang menjadi pilihan 10. Menyusun alternatif-alternatif yang telah ditentukan dalam bentuk matrik berpasangan untuk masing-masing kriteria. 11. Masing-masing matriks berpasangan antar alternatif dijumlahkan per kolomnya. 12. Menghitung nilai prioritas alternatif masing-masing matriks berpasangan antar alternatif dengan rumus masing-masing elemen kolom alternatif debagi dengan jumlah matriks kolom. 13. Menghitung masing-masing nilai prioritas alternatif. 14. Menyusun matriks baris antara alternatif versus kriteria yang isi nya nilai prioritas alternatif (ini lah matrik keputusan dari metode AHP). 15. Matrik keputusan dari metode AHP dilanjutkan dengan menggunakan metode topsis. 16. Matrik keputusan dikalikan dengan bobot prioritas kriteria dari metode AHP. 17. Cari nilai maximun dan minimum tiap kolom matriks. 18. Dari nilai maximum dan minimum tentukan nilai Solusi ideal positif A + dan solusi ideal negatif A - (lihat rumus 2.7 dan 2.8). 19. Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif (lihat : 2.9 dan 2.10) 20. Nilai preferensi untuk setiap alternatif V i (lihat rumus 2.11). 2.6 Pemilihan Rumah Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap konsumen perumahan, maka didapat enam kriteria yang digunakan dalam proses pemilihan perumahan. Kriteria tersebut antara lain Harga, Lokasi, Fasilitas umum, Luas tanah, Desain rumah, dan biaya kelebihan tanah dari developer. Adapun keterangan dari masing-masing kriteria adalah sebagai berikut: II-15
16 Harga Konsumen lebih memilih harga rumah yang sesuai dengan dana yang mereka punyai. Lokasi Lokasi perumahan yang strategis lebih dilirik oleh konsumen, misalnya, dekatnya dengan jalan raya, pasar, rumah sakit, tempat kantor, sekolahan, dan banyak lain. Fasilitas Umum Fasilitas umum disini adalah fasilitas umum yang disediakan pihak developer di lokasi perumahan. Misalnya jalan, mesjid, dan area permainan. Biaya Kelebihan Tanah Biaya Kelebihan Tanah yang dimaksud adalah biaya kelebihan tanah permeter dari luas tanah. Luas Tanah Luas tanah disini menceritakan luas tanah keseluruhan. Desain Desain ini menceritakan model rumah yang dipilih oleh konsumen. 2.7 Jenis-jenis rumah Rumah Sangat Sederhana Program pembangunan rumah sangat sederhana (RSS) adalah program yang ditetapkan untuk memperluas kesempatan bagi masyarakat untuk mendapatkan rumah dan mengurangi kesenjangan sosial, karena harganya disesuaikan dengan daya beli sebagian masyarakat golongan berpenghasilan rendah. Secara garis besar perbedaan Rumah Sederhana dan Rumah Sangat Sederhana dapat dilihat dari segi: 1. Luas lahan bangunan berdasarkan tipe rumah sebagai contoh RS dengan tipe D36 dan RSS dengan tipe D21 yaitu RS D36 memiliki luas lahan II-16
17 bangunan seluas 36 m, sedangkan RSS 21 memiliki luas lahan bangunan seluas 36 m, sedangkan RSS 21 memiliki luas lahan bangunan 21 m. 2. Letak kamar mandi atau wc pada rumah (RS) dengan rumah sangat sederhana (RSS) berbeda di mana pada tipe rumah RS letaknya di dalam bangunan atau berada di dalam rumah dengan kata lain tidak terpisah sedangkan pada tipe rumah RSS letak kamar mandi atau WC adalah di luar atau terpisah dari bangunan. 3. Jumlah kamar pada rumah sederhana (RS) adalah dua kamar sedangkan pada rumah sangat sederhana hanya terdapat satu kamar Cluster / Residence Cluster adalah sebuah perumahan yang berkelompok dalam satu lingkungan dengan bentuk rumah yang serasi dimana dinding rumah yang satu dengan yang lain saling menempel dan pagar yang terbuka, perumahan ini juga menggunakan system satu gerbang dengan keamanan 1 x 24 jam. ada beberapa persamaan dan perbedaan antara definisi cluster dengan definisi town house, berikut paparannya : persamaan cluster dan town house adalah sebagai berikut : 1. sama-sama berkelompok dalam satu lingkungan. 2. dibangun dengan menggunakan tampak muka yang sama, serasi, dan berderet antara rumah yang satu dengan rumah yang lainnya. 3. sama sama memiliki managemen lingkungan yang modern dan rapi seperti managemen keamanan 1 x 24 jam, menggunakan cctv untuk membackup bagian keamanan. 4. sama-sama bernilai investasi tinggi. perbedaan cluster dan town house adalah sebagai berikut : 1. perumahan cluster cakupannya lebih luas dan banyak hingga ratusan unit dalam satu lingkungan, sedangkan perumahan town house adalah perumahan yang cakupan unitnya terbatas antara 10 unit sampai dengan 30 unit dalam satu lingkungan II-17
18 2. perumahan cluster biasanya dalam satu lingkungan terbagi bagi dalam beberapa kelompok yang masing masing memiliki keunggulan tersendiri dengan di batasi pintu gerbang berkeamanan 1 x 24 jam, sedangkan perumahan town house dalam satu lingkungan tidak terbagi lagi dalam beberapa kelompok karena cakupannya yang sedikit. 3. perumahan cluster biasanya terdiri dari beberapa type mulai dari type kecil hingga type besar dalam satu lingkungan, sedangkan perumahan town house tidak ada type kecil karena biasanya rumah town house berkonsep tingkat (dua lantai). 4. perumahan cluster hanya memiliki fasilitas bersama (fasos dan fasum) standar seperti taman, adapun seperti jogging track, sport club, dan sarana ibadah hanya didapati diperumahan cluster besar (kota mandiri), sedangkan perumahan town house biasanya sudah dilengkapi dengan sarana tambahan tersebut seperti sarana yang terdapat pada kota mandiri (lebih elegan). 5. perumahan cluster bisa dibuat dimana saja baik diperkampungan, sedangkan perumahan town house biasanya hanya dibangun diperkotaan karena pada dasarnya perumahan town house adalah perumahan untuk para expatriat dan pekerja keras perkotaan yang menginginkan suasana berbeda di padatnya perkotaan. dari paparan diatas anda sudah bisa membedakan ketika masuk ke dalam area perumahan cluster dan perumahan town house apakah sudah sesuai kriteria yang ditawarkan pengembang perumahan dengan nama perumahan tersebut karena pada kenyataannya banyak pengembang nakal yang memutar balikan nama perumahannya dengan definisi yang seharusnya demi kepentingan profit perusahaan. II-18
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan terdiri dari beberapa landasan teori yang menjelaskan tentang defenisi sistem pendukung keputusan, ciri-ciri pendukung keputusan,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan ( decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciPEMILIHAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS)
88 Vol. 12, No. 2 September 2017 Jurnal Informatika Mulawarman PEMILIHAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) Aji Sasongko 1), Indah Fitri Astuti 2), Septya Maharani 3) 1, 2, 3)
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Penelitian Terkait Menurut penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dita Monita seorang mahasiswa program studi teknik informatika dari STMIK Budi Darma Medan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi
PEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi ABSTRAK Tulisan ini memaparkan tentang penerapan Analitycal
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. benar atau salah. Metode penelitian adalah teknik-teknik spesifik dalam
BAB III METODOLOGI Metodologi merupakan kumpulan prosedur atau metode yang digunakan untuk melakukan suatu penelitian. Menurut Mulyana (2001, p114), Metodologi diukur berdasarkan kemanfaatannya dan tidak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan BAB II LANDASAN TEORI [2] Manusia merupakan bagian dari alam karena hidupnya yang tidak terlepas dari alam. Proses kehidupan manusia merupakan unsur yang semakin lama semakin
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS : PT. MITRA BETON MANDIRI) TUGAS AKHIR.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS : PT. MITRA BETON MANDIRI) TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN Yosep Agus Pranoto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Defenisi, Karakteristik dan Kriteria Jasa Kurir 2.1.1 Defenisi Jasa Kurir Jasa adalah sebagai aktivitas dari suatu hakikat yang tidak berwujud yang berinteraksi antara konsumen
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Keputusan Keputusan (decision) yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan
Lebih terperinciISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014
PENERAPAN METODE TOPSIS DAN AHP PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA BARU, STUDI KASUS: IKATAN MAHASISWA SISTEM INFORMASI STMIK MIKROSKIL MEDAN Gunawan 1, Fandi Halim 2, Wilson 3 Program
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara
6 BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan pilihan kesimpulan dalam menentukan pemilihan pegawai terbaik. Selain itu juga tahapan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
20 BAB 2 LANDASAN TEORI Mengambil sebuah keputusan tidak pernah lepas dari kehidupan setiap orang, setiap detik dari hidupnya hampir selalu membuat keputusan dari keputusan yang sederhana hingga keputusan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
ISSN : 2338-4018 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Ambar Widayanti (ambarwidayanti@gmail.com) Muhammad Hasbi (hasbb63@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguh@sinus.ac.id)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70 an ketika di Warston school. Metode AHP merupakan salah
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT Multi-Attribute Decision Making (MADM) Permasalahan untuk pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif dapat dilakukan dengan beberapa teknik,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Kajian Literatur Berikut adalah beberapa penelitian serupa mengenai kualitas yang telah dilakukan dilakukan sebelumnya, yaitu: 1. Harwati (2013), yaitu: Model Pengukuran Kinerja
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 14 LANDASAN TEORI 2.1 Proses Hierarki Analitik 2.1.1 Pengenalan Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (Analytical Hierarchy Process AHP) dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
Lebih terperinciBAB III METODE KAJIAN
47 BAB III METODE KAJIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Meningkatnya aktivitas perkotaan seiring dengan laju pertumbuhan ekonomi masyarakat yang kemudian diikuti dengan tingginya laju pertumbuhan penduduk akan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi. Sistem
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Untuk memperkenalkan AHP, lihat contoh masalah keputusan berikut: Sebuah kawasan menghadapi kemungkinan urbanisasi yang mempengaruhi lingkungan. Tindakan apa yang harus dilakukan
Lebih terperinciPENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG
PENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG Fitriyani STMIK Atma Luhur Pangkalpinang Jl. Jend. Sudirman Selindung Pangkalpinang bilalzakwan12@yahoo.com
Lebih terperinciSISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI SISWA BERPRESTASI PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) MA ARIF 1 KALIREJO MENGGUNAKAN METODE AHP
ABSTRAK SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI SISWA BER PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) MA ARIF 1 KALIREJO MENGGUNAKAN METODE AHP Evi Haryani, Nurul Widiastuti STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Manusia dan Pengambilan Keputusan Setiap detik, setiap saat, manusia selalu dihadapkan dengan masalah pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele. Bagaimanapun
Lebih terperinciPENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI
PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI Dwi Nurul Izzhati Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131 E-mail : dwinurul@dosen.dinus.ac.id
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global
Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global Sri Subekti 1, Arni Retno Mariana 2, Andri Riswanda 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global,
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Manusia adalah makhluk pembuat keputusan, pengambil keputusan,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Manusia adalah makhluk pembuat keputusan, pengambil keputusan, penentu atas sebuah pilihan dari sejumlah pilihan. Pengambilan keputusan terjadi setiap saat
Lebih terperinciPemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).
Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP). Pengembangan Pendekatan SPK Pengembangan SPK membutuhkan pendekatan yg unik. Pengembangan SPK Terdapat 3 (tiga) pendekatan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA Pasukan Pengibar Bendera Pusaka atau yang lebih sering dikenal dengan PASKIBRAKA, merupakan suatu pasukan yang bertugas dalam mengibarkan duplikat bendera pusaka dalam
Lebih terperinciAHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP (Analytical Hierarchy Process) Pengertian Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi
Lebih terperinciAan Jaelani. Kata Kunci :Analytical Hierarchy Prosess (AHP), Pemilihan siswa berprestasi, sistem pengambilan keputusan.
SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI SISWA BERPRESTASI PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) PAGELARAN UTARA MENGGUNAKAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCES (AHP) Aan Jaelani Jurusan Sistem Informasi STMIK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK Surmayanti, S.Kom, M.Kom Email : surmayanti94@yahoo.co.id Dosen Tetap Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Padang Sumatera
Lebih terperinciPengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )
Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) A. Pengertian AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. mengintegrasikan bermacam-macam data dengan menyusun, menyimpan, 1. Meningkatkan efisiensi dan efektifitas kerja.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Sistem Informasi adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang mengintegrasikan bermacam-macam data dengan menyusun, menyimpan, memperbaharui atau merubah,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pemilihan Supplier Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan kegiatan strategis terutama apabila supplier tersebut memasok item yang kritis atau akan digunakan
Lebih terperinciPertemuan 5. Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).
Pertemuan 5 Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP). Pengembangan Pendekatan SPK (II) Pengembangan Pendekatan SPK (II) Pengembangan SPK membutuhkan pendekatan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Vendor Dalam arti harfiahnya, vendor adalah penjual. Namun vendor memiliki artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam industri yang menghubungkan
Lebih terperinciBAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS
BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS 3.1 Penggunaan Konsep Fuzzy Apabila skala penilaian menggunakan variabel linguistik maka harus dilakukan proses pengubahan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Menurut Jogiyanto (2001), sistem adalah jaringan kerja dari prosedur - prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan
Lebih terperinciKOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Ahmad Abdul Chamid 1*, Alif Catur Murti 1 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX Daniar Dwi Pratiwi 1, Erwin Budi Setiawan 2, Fhira Nhita 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputasi
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 75 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN Dyna
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah
Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah A Yani Ranius Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma Palembang ay_ranius@yahoo.com Abstrak Sistem
Lebih terperinciJurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016) Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 2, No.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web (Studi Kasus : Kota Pontianak) Herik Sugianto, Yulianti, Hengky Anra Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Beasiswa PPA dan BBM Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo Beasiswa merupakan suatu bentuk penghargaan terhadap siswa maupun mahasiswa selama menjalani
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK INVESTASI PROPERTI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK INVESTASI PROPERTI 1 Nur aini Abstaksi Dalam penentuan investasi properti oleh Investor terdapat beberapa faktor yang menjadi penilaian, misal kerawanan kejahatan, gangguan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keputusan dan Pengambilan Keputusan 2.1.1 Definisi James A.F.Stoner mendefinisikan keputusan sebagai pemilihan diantara alternatifalternatif. Definisi lainnya yaitu menurut Prof.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENEJMEN KARIR PEGAWAI. (Studi Kasus STMIK Pringsewu) Mailasari. Jurusan sistem informasi, STMIK PRINGSEWU
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENEJMEN KARIR PEGAWAI (Studi Kasus STMIK Pringsewu) Mailasari Jurusan sistem informasi, STMIK PRINGSEWU E-mail:smaila761@gmail.com Abstrak Dalam penentuan pegawai dan Dosen
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem pendukung keputusan (SPK) Konsep sistem pendukung keputusan atau decision support system (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Keputusan Davis mengemukakan, Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan
Lebih terperinciPENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE
PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE Nunu Kustian Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Email: kustiannunu@gmail.com ABSTRAK Kebutuhan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA
22 SEBATIK STMIK WICIDA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA M. Irwan Ukkas 1), Amelia Yusnita 2), Eri Wandana 3) 1,2 Sistem
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP
48 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP Bayu Setyawan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas 45 Surabaya Email : bay_setyawan@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. II Definisi Sistem Pendukung Keputusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II. 1.1. Definisi Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA (JITIKA) Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS Dwija
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Dalam menyelesaikan permasalahan di atas, terdapat beberapa landasan teori untuk mendukung dalam penerapan aplikasi ini. Berikut akan dijelaskan tentang landasan teori yang bersangkutan.
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada perancangan sistem pendukung keputusan, analisis memegang peranan yang penting dalam membuat rincian sistem baru. Analisis perangkat lunak merupakan langkah pemahaman
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Kebijaksanaan Pemerintah yang diatur dalam Undang-undang Nomor 26
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kebijakan Pembangunan Wilayah Pesisir Kebijaksanaan Pemerintah yang diatur dalam Undang-undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang, dimana Rencana Tata Ruang Propinsi/Kota
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI 1 PUGUNG, TANGGAMUS)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI PUGUNG, TANGGAMUS) Nungsiati Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jl. Wismarini
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Tujuan analisa sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu
Lebih terperinciPEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI
PEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI Sudarto STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 112, 124, 140 Medan 20212 sudarto@mikroskil.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciINTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masal
METODE AHP INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi sangat sedikit. Intro analytical
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. negara, atau instansi. Sedangkan transportasi adalah pengangkutan atau
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Jasa Transportasi (Angkutan) Jasa memiliki arti perbuatan yang berguna dan bernilai bagi orang lain, negara, atau instansi. Sedangkan transportasi adalah pengangkutan
Lebih terperinciPenerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan XYZ
Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan XYZ Mia Rusmiyanti Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Bandung
Lebih terperinciJURNAL. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN JABATAN PADA PT BANK CENTRAL ASIA Tbk. (BCA) MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HEARARCHY PROCESS
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN JABATAN PADA PT BANK CENTRAL ASIA Tbk. (BCA) MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HEARARCHY PROCESS V.M.Eduardo Christian S A11.2008.03931 Teknik Informatika Udinus TEKNIK
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dilakukan sebelumnya oleh pengambil keputusan. Kualitas dari sebuah keputusan
5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pola Pengambilan Keputusan. Keputusan adalah merupakan hasil dari berbagai proses yang telah dilakukan sebelumnya oleh pengambil keputusan. Kualitas dari sebuah keputusan bukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Sleman, yang merupakan salah satu Kabupaten yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI III.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan yaitu sebuah sistem yang mampu memberi kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970, konsep sistem pendukung keputusan pertama sekali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Mangement Decision System.
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI 1 PUGUNG, TANGGAMUS)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI PUGUNG, TANGGAMUS) LESDIANA Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA Agustian Noor Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut Jl. A Yani Km 6 Pelaihari Tanah Laut Kalimantan
Lebih terperinciANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Petrus Wolo 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 Program Studi
Lebih terperinciJURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN KREDIT PADA KSP MITRA RAKYAT BERSAMA NGANJUK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN KREDIT PADA KSP MITRA RAKYAT BERSAMA NGANJUK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Disusun Oleh: Moh.Arifin NPM : 12.1.03.03.0318 Dibimbing
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Multiple Attribute Decision Making (MADM) Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah studi tentang identifikasi dan pemilihan alternatif berdasarkan nilai-nilai dan preferensi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Profile Umum P.T. PJB Badan Pengelola Waduk Cirata
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Profile Umum P.T. PJB Badan Pengelola Waduk Cirata PT. Pembangkitan Jawa Bali (PT. PJB) Cirata merupakan pusat PLTA yang terletak di Kecamatan Cipeundeuy Kabupaten Bandung Barat.
Lebih terperinciPengertian Metode AHP
Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan
Lebih terperinciPertemuan 9 (AHP) - Mochammad Eko S, S.T
1 Analitycal Hierarchy Process (AHP) Adalah metode untuk memecahkan suatu situasi yang komplek tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP) Ivan Kinski (0911189) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian Nuswantoro, membahas pemilihan pegawai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia)
IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia) ABSTRAK Sistem pengambilan keputusan adalah sistem yang membantu
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pengertian sistem pendukung keputusan adalah sistem penghasil informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus
Lebih terperinci